运用神经网络对音频数据索引的最优基的选择

李应; 侯义斌

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运用神经网络对音频数据索引的最优基的选择

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在详细探讨了反向传播训练算法之后,提出了用神经网络选择音频数据索引最优基的方法.该方法用小波变换抽取音频信号的关键系数,根据四层小波包二分树确定输出神经元的数量与含义,用Levenberg-Marquardt修正反向传播算法构造与训练了一个32-8-8人工神经网络.试验表明,可以用该神经网络代替复杂的代价函数方法来选择音频数据索引的最优基.

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来源
《计算机学报》 |2003年第6期|759-764|共6页
作者
李应; 侯义斌;
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作者单位

西安交通大学电脑与信息技术研究所;

西安;

710049;

西安交通大学电脑与信息技术研究所;

西安;

710049;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类程序设计、软件工程;
关键词
音频数据索引; 小波包变换; 最优基; 反向传播算法;

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